Что такое статистическое моделирование? | Simplilearn

Статистическое моделирование — это сложный метод генерации выборочных данных и создания реальных прогнозов с использованием многочисленных статистических моделей и явных предположений. В этом процессе существует математическая связь между случайными и неслучайными переменными. Это позволяет специалистам по данным видеть корреляции между случайными переменными и стратегически анализировать информацию.

Применяя статистические модели к необработанным данным, статистическая модель может генерировать понятные визуализации, которые позволяют ученым, работающим с данными, обнаруживать корреляции между переменными и генерировать прогнозы. Данные переписи населения, данные общественного здравоохранения и данные социальных сетей являются примерами типичных наборов данных для статистического анализа.

Станьте специалистом по обработке данных с помощью практического обучения!Магистерская программа для специалистов по обработке данныхИзучить программу

Причины изучать статистическое моделирование

Если вы хотите получить профессию в области статистики, вы должны сначала узнать о статистике. С той же точки зрения, статистическое моделирование будет явным требованием. Оно помогает вам собирать необходимые данные, выполнять надлежащий анализ и правильно представлять результаты со статистическим пониманием. Статистическое моделирование позволяет вам легко делать научные открытия, суждения на основе данных и прогнозы.

Более того, это даст вам четкое, глубокое понимание любой идеи из любой темы. Статистические аналитики используют данные для понимания и управления типичными проблемами, избегая при этом неверных суждений. Учитывая важность суждений и взглядов, основанных на данных, жизненно важно оценить качество представленного вам анализа.

Статистика — это не просто цифры и факты. На самом деле, это совокупность знаний и методов, которые позволяют вам последовательно учиться на данных. Основываясь на количественных фактах, статистическое моделирование может помочь вам отличить обоснованные выводы от сомнительных. Анализы и прогнозы статистиков вполне надежны. Статистик может помочь исследователям избежать многочисленных аналитических ловушек.

Методы статистического моделирования в анализе данных

Линейная регрессия

Линейная регрессия основана на использовании линейных уравнений для представления связи между двумя переменными, одна из которых зависимая, а другая независимая. Она подразделяется на две категории следующим образом:

Простая линейная регрессия: этот метод использует одну независимую переменную для прогнозирования зависимой переменной с использованием наилучшей линейной корреляции.

Множественная линейная регрессия: этот метод требует более одной независимой переменной для прогнозирования зависимой переменной, предлагая наилучшую линейную связь.

Классификация

Классификации разделяют данные на отдельные категории, что позволяет более точно прогнозировать и анализировать. Этот подход позволяет эффективно анализировать очень большие наборы данных. Существует два основных метода категоризации:

Когда зависимая переменная является дихотомической или бинарной, используется подход регрессионного анализа, называемый логистической регрессией. Статистический анализ используется для объяснения и прогнозирования данных и связей между номинальными независимыми переменными и зависимыми бинарными переменными.

Дискриминантный анализ: Априори относится к двум или более кластерам (популяциям) в этом анализе, и новый набор данных сортируется в один из известных кластеров на основе вычисленных характеристик. В результате теорема Байеса применяется для подачи каждого из классов ответов с точки зрения правдоподобий для класса ответов, заданных значениями «X».

Методы, основанные на дереве

Пространство предиктора делится на простые секции в древовидной технике. Подход на основе дерева решений получил свое название из-за того, что набор правил разделения может быть описан в дереве. Этот метод может применяться как к регрессии, так и к классификации. Этот метод использует различные методологии, включая бэггинг, бустинг и алгоритм случайного леса.

Неконтролируемое обучение

1. Глубокое обучение: алгоритм, который поощряет положительные результаты и наказывает шаги, ведущие к отрицательным результатам, с целью изучения идеальной процедуры.

2. Кластеризация с помощью метода K-средних: объединяет заданное количество точек данных в кластеры на основе общих черт.

3. Кластеризация на основе иерархий: создает дерево кластеров, которое помогает в разработке многоуровневой иерархии кластеров.

Ресэмплинг

Методы повторной выборки легко адаптируются и удобны для пользователя. Они часто превосходят непараметрические подходы с точки зрения мощности, а также приближаются и иногда превосходят мощность параметрических методов. Рандомизация, Монте-Карло, бутстрап и складной нож — четыре основные формы процедур повторной выборки. Эти подходы можно использовать для построения доверительных диапазонов для оценки параметра на основе распределения статистики, основанной на наших данных. Их также можно использовать для получения p-значений или критических значений путем построения распределения статистики на основе нулевой гипотезы.

Станьте специалистом по обработке данных с помощью практического обучения!Магистерская программа для специалистов по обработке данныхИзучить программу

Нелинейные методы

Наблюдаемые данные моделируются с использованием нелинейной комбинации параметров модели, зависящей от одного или нескольких независимых факторов. Затем данные подгоняются с использованием последовательного приближенного подхода.

Как строить статистические модели

Построение модели — выбор предикторов — один из самых сложных навыков статистики для обучения. Трудно описать процессы, поскольку на каждом шаге вы должны анализировать ситуацию и принимать решение о следующем шаге. Это значительно проще, если вы используете просто прогностические модели и не заботитесь о связях между переменными. Продолжайте с моделью пошаговой регрессии. Позвольте фактам сделать для вас лучший прогноз. Но если цель — ответить на вопрос исследования о связях, вам придется испачкать руки.

Шаг 1

Первым шагом будет выбор статистической модели, которая наилучшим образом соответствует вашим потребностям. Сначала вы должны решить, хотите ли вы обрабатывать конкретный запрос или прогнозировать на основе большого количества факторов. Подумайте, сколько объясняющих и зависимых переменных доступно. Сколько переменных вам нужно включить в модель? Какова связь между зависимыми переменными и объясняющими переменными?

Шаг 2

Как только вы определились со статистической моделью, начните с описательной статистики и графиков. Визуализация данных поможет вам выявить ошибки и понять переменные и их поведение. Создавайте предикторы, чтобы изучить, как взаимодействуют связанные переменные и что происходит при слиянии наборов данных.

Шаг 3

Крайне важно, чтобы вы поняли связь между предполагаемыми предикторами и их ассоциацией с результатами. Для этого вы должны вести надлежащую запись результатов, с контрольными переменными или без них. Вы также можете удалить незначимые переменные в начале, сохраняя все переменные в модели.

Шаг 4

Вы можете учитывать ключевые вопросы исследования, анализируя существующие корреляции между переменными, а также проверяя и классифицируя каждый потенциальный предиктор.

Шаг 5

Данные могут быть собраны, организованы, проанализированы, интерпретированы и спроектированы с использованием программного обеспечения статистического моделирования. Эта программа имеет функции визуализации данных, моделирования и добычи, которые помогают автоматизировать весь процесс.

Машинное обучение против статистического моделирования

Алгоритм машинного обучения — это тот, который может обучаться на основе данных без необходимости программирования на основе правил. Статистическое моделирование, с другой стороны, — это формализация связей между переменными в виде математических уравнений.

В то время как статистические модели предназначены для обнаружения и объяснения корреляций между переменными, модели МО разработаны для точных прогнозов без использования явного программирования. Хотя некоторые статистические модели могут генерировать прогнозы, их точность обычно неудовлетворительна, поскольку они не могут охватить сложные взаимодействия данных. С другой стороны, хотя модели МО могут делать лучшие прогнозы, их сложнее понять и объяснить.

Машинное обучение — это раздел компьютерной науки и искусственного интеллекта, занимающийся разработкой систем, которые могут обучаться на основе данных, а не явно написанных инструкций. Опять же, статистическое моделирование — это раздел математики, который работает с определением взаимосвязей между переменными для прогнозирования результата.

Статистическое моделирование против математического моделирования

Модели, основанные на данных, — это статистические модели, которые требуют подгонки переменных отклика к другим данным с использованием различных кривых и подходов. Примерами являются линейные, экспоненциальные, многомерные модели, gam и glm. В отличие от математических моделей, которые основаны на физике и часто называются подходом первого принципа. Дифференциальные уравнения, в общем, описывают систему.

Статистические модели недетерминированы, что означает, что выходные данные не полностью определяются требованиями, поэтому одни и те же входные данные могут генерировать разные результаты для последовательных запусков. Если начальные и граничные условия одинаковы, математические модели детерминированы и всегда будут давать один и тот же результат.

Поскольку статистика является частью математики, многие люди могут утверждать, что статистические модели являются подмножеством математических моделей. Математические модели, с другой стороны, обычно точны, заданы уравнениями и могут содержать или не содержать статистику.

Когда использовать статистическое моделирование?

Статистические модели имеют широкий спектр применения в науке о данных, машинном обучении, инженерии и исследовании операций. Эти модели имеют широкий спектр реальных приложений. Первое — пространственное моделирование. Оно взаимодействует с графической информационной системой (ГИС) для построения связи между процессами и атрибутами в географическом пространстве.

Анализ выживания также использует статистические модели для определения временного интервала, в течение которого происходит набор событий. Анализ выживания иногда называют анализом надежности, моделированием продолжительности или анализом истории событий, в зависимости от области исследования. Эти модели используются для прогнозирования времени до события (TTE). Анализ выживания, например, дает ответы на такие вопросы, как время, необходимое для выстрела первой пулей после приобретения пистолета. Следующее применение этого — анализ временных рядов.

Часто задаваемые вопросы

1. Что подразумевается под статистическим моделированием?

Методика применения статистического анализа к набору данных известна как статистическое моделирование. Статистическая модель — это математическое представление наблюдаемых данных (или математическая модель).

2. Что такое статистическое моделирование с примерами?

Применяя статистические модели к необработанным данным, статистическая модель может генерировать понятные визуализации, которые позволяют ученым, работающим с данными, обнаруживать корреляции между переменными и генерировать прогнозы. Данные переписи населения, данные общественного здравоохранения и данные социальных сетей являются примерами типичных наборов данных для статистического анализа.

3. Какова цель статистического моделирования?

Цель статистического моделирования — собрать выборочные данные и сделать прогнозы о реальном мире. Это позволяет специалистам по данным увидеть корреляции между случайными величинами и стратегически анализировать информацию.

4. Как узнать, какую статистическую модель использовать?

Форма связей между зависимыми и объясняющими переменными также может помочь повлиять на выбор статистической модели.

5. В чем разница между статистической моделью и математической моделью?

Статистические модели недетерминированы, что означает, что выходные данные не полностью определяются требованиями, поэтому одни и те же входные данные могут генерировать разные результаты для последовательных запусков. Если начальные и граничные условия одинаковы, математические модели детерминированы и всегда будут давать один и тот же результат.

6. Являются ли статистические модели машинным обучением?

Статистическая модель — это применение статистики для создания представления данных и последующего проведения анализа с целью выведения любых корреляций между переменными или раскрытия информации. Машинное обучение — это применение математических и/или статистических моделей для получения широких знаний о данных с целью составления прогнозов.

Заключение

Если вас увлекает статистическое моделирование, то вы можете стать идеальным кандидатом на должность специалиста по данным. Эти люди играют важную роль в понимании различных тенденций и прогнозировании будущих событий. Узнайте больше о статистическом моделировании и других темах специалиста по данным в программе Simplilearn Professional Certificate Program In Data Science Program.

Разработанная совместно с Университетом Пердью и IBM, эта фантастическая программа поможет вам освоить и научить вас таким критически важным для работы темам, как R, Python, методы машинного обучения, концепции обработки естественного языка и визуализация данных с помощью Tableau.

Карьера вашей мечты начинается сейчас!